Modiqo 籌集 300 萬美元資金，讓企業 AI 工作流程更可靠

AI 代理已經在演示中表現出色。然而，當工作流程在部署後因為模型行為的改變、API 的變化或協調層的失敗而中斷時，真正的挑戰就開始了。這種操作不穩定性就是 Modiqo 所要解決的問題，而這也是該公司新宣布的 300 萬美元種子輪融資的目的。

該輪融資由 Heavybit 和 Seligman Ventures 共同領投，並得到了 Irregular Expressions 和天使投資者的參與。該公司表示，該輪融資將支持其執行層 Rote 的推出，Rote 旨在使 AI 工作流程在生產環境中變得可預測和可重複。

根據 Modiqo 的創始人和 CEO Chetan Conikee 的說法，企業們正花費太多時間重新建構以前曾經工作過但後來因為底層系統的改變而失敗的 AI 工作流程。與其讓模型重新發現相同的行為，Rote 嘗試保留成功的執行路徑並一致地重現它們。

企業 AI 中不斷增長的可靠性問題

在過去的一年中，企業們加速了對 AI 代理的實驗，將其應用於內部自動化、數據處理、軟件操作和客戶面向任務。然而，許多組織發現，相比於原始模型能力，運營可靠性才是真正的瓶頸。

傳統的 AI 工作流程往往在每個階段都依賴於概率推斷。這種靈活性在實驗中很有用，但也引入了不可預測性，當系統需要在大規模上連續運行時，就會出現問題。

Modiqo 的方法是將成功的 AI 執行轉換為可重複使用的確定工作流程。與其不斷地將大型提示和上下文窗口通過推斷管道，該公司旨在保留已驗證的執行邏輯並在可能的情況下重用它。

這種策略與企業 AI 基礎設施中出現的更廣泛的趨勢相吻合。越來越多的公司正在尋找結合了大型語言模型（LLM）靈活性和確定性協調層的混合系統，後者提供了可審計性、可重複性和更低的運營成本。

Rote 的真正作用

Rote 作為一個本地執行層，觀察成功的代理行為並將這些動作轉換為可重複的過程。該平台旨在與現有的企業工具集成，同時盡量減少昂貴的自定義工程工作的需求。

根據 Modiqo 的說法，該系統關注四個核心領域：

• 跨變化的 AI 模型和 API 的可重複性
• 工作流程的重用以減少令牌消耗
• 對執行歷史和運營成本的可視化
• 更容易地集成到現有的企業系統中

該公司的核心論點之一是，企業們正因為 AI 系統反覆解決已經解決過的問題而浪費資源。通過捕捉成功的執行模式，Modiqo 相信組織可以顯著地減少令牌使用並提高一致性。

隨著企業面臨著與大規模代理部署相關的不斷增長的推斷成本，這種“重新發現”成本的最小化概念正變得越來越重要。

投資者將基礎設施視為下一個 AI 戰場

支持 Modiqo 的投資者將該公司定位為基礎設施提供商，而不是另一個 AI 應用層。這意味著 Modiqo 將專注於為生產級別的代理系統提供基礎設施。

Joseph Ruscio 將當前的 AI 代理描述為在演示中令人印象深刻，但在生產環境中不可靠。他認為，行業中的一個更深層次的問題是，大多數代理執行仍然是短暫的，而不是可重複使用的運營工件。

同樣，Umesh Padval 指出，運營可靠性是企業 AI 采用中尚未解決的主要挑戰，特別是當組織試圖將 AI 系統擴展到實驗之外時。

對執行層而非提示工程的重視也反映了 AI 基礎設施景觀的轉變。早期的企業 AI 工具往往關注提示和協調包裝。現在，關注點正在轉向工作流程的持久性、可觀察性、治理和成本控制。

企業 AI 正進入其運營階段

Rote 的推出發生在企業 AI 采用的一個更廣泛的轉變中。早期的採用周期以實驗和概念驗證為主。許多組織現在正進入一個階段，其中運營可靠性比新穎性更重要。

這種轉變正在創造對基礎設施的需求，基礎設施能夠支持長期運行、可審計的 AI 系統，而不是一次性的聊天機器人交互。

在其網站上，Modiqo 將 Rote 定位為“可靠的 AI 代理工作流程”基礎設施，強調執行的一致性和運營所有權，而不是僅僅依靠自主行為。該公司認為，企業最終需要的系統更像可靠的軟件基礎設施，而不是概率實驗。

無論是否會出現確定性執行層成為企業 AI 堆棧的標準部分，仍有待觀察。但是，當令牌成本上升，組織試圖在大規模上運營化 AI 代理時，關注可重複性和可靠性的基礎設施正在成為該行業投資的核心領域之一。